げん@データ可視化のサイトマップ

いつも読んでくださる方も、はじめて訪問された方もありがとうございます。

げん@データ可視化です。

ランキング表

スキ数・ビュー数の推移

noteを始めてから1年経ち、分析記事の数も増えてきました。
そこで、はじめて来た方にもわかりやすく見ていただけるよう、サイトマップを作ってみました。

興味がある記事があれば、是非みていただけると嬉しいです！

記載は2023年10月8日現在のものです。

スキ数❤️トップ3

１位　日本人が一番食べている晩御飯は○○だった！？膨大なツイートデータから晩御飯ランキングを作ってみる

１週間のツイッターのデータをテキスト解析して晩御飯ランキングを作ってみたという記事。頻出上位メニューをランキング形式で発表して、晩御飯の傾向を探っています。

はじめてnoteの「今日の注目記事」に選んでいただきました。

２位　バレンタインに人は何を想う？膨大なツイッターのデータからバレンタインに関するワードを抽出してみた

249,559件ものツイートからバレンタインの傾向を探った記事。
バレンタインデー当日の「今日の注目記事」に選んでいただきました。

３位　ポケモン最終回に込められたスタッフの思いとは？ツイッターデータからリアタイの盛り上がりを分析してみた

ポケモンアニメの最終回でどのシーンが視聴者の心を掴んだのかを可視化してみた記事。
最終話には24年越しの伏線回収や様々な小ネタが散りばめられていたことがわかりました。

個人的オススメ👍トップ3

１位　ラブホテルが多い地域は出生率が高い！？ラブホテルについて真面目に分析してみた

今まで学んできた様々なスキルをごちゃまぜにした分析をしたいと思って書いた、現在のイチオシ記事です。

スマートニュースさんで取り上げていただいたようで、X(旧ツイッター)で#SmartNewsというハッシュタグで多数シェアされました。

２位　「子」がつく名前はいつ消えた！？子供の名前ランキングを100年分追ってみたら意外なトレンドがみえてきた

赤ちゃんの名前の人気のトレンドを100年前から現代まで探ってみた記事です。

生まれ年のトレンドをみて「この名前、同級生にたくさんいるわー！」と妻と盛り上がりました笑

３位　嵐？SMAP？キンプリ？Wikipediaのデータからジャニーズの話題性を分析してみた

ジャニーズの各グループの話題性をwikipediaのページ閲覧数から探ってみました。
まさか事務所がこんなことになろうとは…。

力をいれた割にイマイチ😞トップ3

これ面白いんじゃないか？と思って書いたのですが、スキもビューもいまひとつだった記事。

１位　「神奈川県知事選挙」は他の知事選と比べてどうだった？データから選挙の盛り上がりを探ってみた

誰からもスキをもらえなかったので自らスキを押した記事です。
神奈川県という狭いエリアの話題であり、かつ私自身が選挙を語れる知識がなかったのが原因かなと自己分析しています。

２位　会社を辞めたくなるのは水曜日！？膨大なツイッターのデータから見えた職場の不満とは？

「会社　やめたい」というツイートを抽出してその傾向を探った記事。

これはけっこう自信があったのですが、今ひとつ伸びませんでした。
もう少し深堀って分析できればよかったのかも。

３位　ゆっくりと、しかし確実に日本の雪は減っている。

気象データをつかった分析にチャレンジしてみた記事。

北海道稚内市の過去62年分の積雪量をヒートマップにしてみたのですが、「分析」と言うには内容が薄かったかなと反省しています。

なおこのランキングは、中川達生/AI開発のROX CEOさんの作成されたサイトマップに感銘を受けて作成しました。
ChatGPTや分析系の記事も書かれていてオススメです。

げん@データ可視化のスキ数・ビュー数の推移

振り返りも兼ねて、これまでいただいたスキ数、ビュー数を集計してみました。

2022年8月に初投稿した当noteですが、半年ほどは泣かず飛ばずでした。
ターニングポイントになったのは2023年2月に「日本人が一番食べている晩ごはんは？」の記事がnoteの「今日の注目記事」に選ばれたことです。
自分の文章がnoteのトップページに掲載されるなんて夢のようで。この日は一日中スマホを握りしめていました笑

そこから少しずつスキ、ビュー、フォロワーが増えてきて現在に至ります。

記事一覧と分析手法

勉強がてら始めたnoteですが、最近ではたくさんの人に読んでもらえるようになりました。初めて「スキ」をもらえたときの感動を忘れずに、これからも投稿していきたいと思います。

これからも「げん＠データ可視化」noteをよろしくお願いします。